datetime64

0зной

2ответ

группировки еженедельного пробое из DateTimes 64 питона

у меня есть кадр панды данных со столбцом, который представляет даты, как: Name: ts_placed, Length: 13631, dtype: datetime64[ns] Это выглядит следующим образом: 0 2014-10-18 16:53:00 1 2014-10-27 1

1зной

1ответ

Как сравнить дату с двух Numpy.datetime64

Каков правильный метод для сравнения части даты двух numpy.datetime64? A: 2011-01-10 Type: <type 'numpy.datetime64'> B: 2011-01-10T09:00:00.000000-0700 Type: <type 'numpy.datetime64'> Приведенный в

1зной

1ответ

pandas to_csv, а затем read_csv результаты numpy.datetime64 перепутались из-за utc

Вот моя проблема: я пытаюсь записать свои данные (содержащие, среди прочего, значения np.datetime64) в csv, а затем прочитать их обратно , и хочу, чтобы мои времена не менялись ... Как обсуждалось во

0зной

1ответ

Объединение DataFrames в DatetimeIndex по секундам и протоколам для NaN

Я ищу хороший способ выровнять данные, каждый из которых имеет временную метку, которая включает «секунды» без потери данных. В частности, моя проблема выглядит следующим образом: Здесь d1 является мо

1зной

1ответ

Python/Pandas: Как мне преобразовать из datetime64 [ns] в datetime

У меня есть сценарий, обрабатывающий файл Excel. Отдел, который отправляет его, имеет систему, которая сгенерировала его, и мой скрипт перестает работать. я вдруг получил ошибку Can only use .str acce

0зной

1ответ

Какова максимальная временная метка numpy.datetime64?

Я пытаюсь преобразовать datetime в numpy.datetime64, но следующий случай терпит неудачу: >>> import numpy as np >>> from datetime import datetime >>> np.datetime64(datetime.max) OSError: Failed to

0зной

1ответ

питон xarray CONCAT GroupBy в datetime64 размеры

У меня есть xarray набор данных, который является: ds <xarray.Dataset> Dimensions: (lat: 360, lon: 720, time: 3652) Coordinates: * lon (lon) float32 -179.75 -179.25 -178.75 -178.25 -177.75 -

1зной

1ответ

Нечетное поведение часового пояса с использованием groupby/agg in pandas

Я столкнулся с каким-то нечетным поведением, пытающимся сгруппировать строки с помощью фрейма данных pandas по идентификатору, а затем выбирая max/min datetimes (w/timezones). Это с pandas 0.18.1 и nu